Optimisation et modélisation pour les communautés énergétiques

Optimization and modeling for energy communities

• Auteur / Autrice : Mariam Sangare
• Direction : Michael Poss
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 06/09/2024
• Etablissement(s) : Université de Montpellier (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de robotique et de micro-électronique (Montpellier ; 1992-....)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Claudia D'ambrosio, Safia Kedad Sidhoum, Rosa Figueiredo, Éric Bourreau, Amaury Pachurka
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Paula Carroll, Sandra Ulrich Ngueveu

Mots clés

Mots clés contrôlés

Algorithmes

Jeux coopératifs (mathématiques)

Ressources énergétiques

Modèles mathématiques

Mathématiques

Mots clés libres

Communautés énergétiques

Effacement

Modélisation mathématique

Optimization combinatoire

Optimisation biniveau

Théorie de jeux coopératifs

Energy communities

Demand response

Mathematic modelling

Combinatorial optimization

Bi-Level optimization

Cooperative game theory

Résumé

Face aux défis climatiques, une convergence entre institutions et agents économiques favorise de plus en plus le déploiement de solutions pour la transition énergétique. Les consommateurs, désormais équipés d'outils de génération et de stockage d'énergie, s'impliquent davantage, soutenus par des avancées législatives. Ces efforts posent des défis au système électrique moderne. Cette thèse, élaborée en collaboration avec les start-ups href{https://objectif-languedoc-roussillon.latribune.fr/economie/environnement/2022-11-02/autoconsommation-energetique-la-startup-beoga-liquidee-939154.html}{Beoga} et href{https://www.sween.fr/accueil.html}{Sween}, spécialisée dans la gestion de communautés énergétiques, vise à répondre à certains de ces enjeux.Dans cette thèse, nous nous concentrons principalement sur les communautés d'énergie renouvelable (CER). Concernant la construction, nous modélisons le problème de la communauté grâce à la théorie des jeux comme un jeu coopératif, où les membres peuvent former des coalitions pour des échanges pair à pair. En supposant que les CER deviennent plus bénéfiques à mesure qu'elles s'agrandissent, nous nous intéressons à la coalition composée de l'ensemble des membres (la grande coalition). Ainsi, nous pouvons mieux comprendre les dynamiques et les avantages potentiels associés à une participation aux CER. Nous étudions les propriétés du jeu coopératif au sein de la communauté et menons des expérimentations sur des données tirées du démonstrateur Smart Lou Quila href{https://voir-plus.com/2021/05/26/smart-lou-quila-la-premiere-communaute-energetique-de-la-start-up-beoga/}{(SLQ)}, un village test dans le Gard en France, sous différentes hypothèses.Ensuite, nous abordons la gestion à court terme des CER. Nous commençons par présenter un modèle de gestion centralisée dans lequel l'administrateur rassemble les préférences et les données de chaque membre afin d'optimiser le taux d'autoconsommation collective. Ensuite, les membres reçoivent des plannings qu'ils doivent suivre. Pour lutter contre la complexité combinatoire rencontrée par l'administrateur, nous proposons une heuristique basée sur la génération de colonnes, offrant des solutions de qualité adaptées aux grandes communautés en temps raisonnable. Les résultats des expériences numériques sur les données réelles de SLQ indiquent que l'échange entre pairs dans une CER permet de réduire d'au moins 5% la quantité d'énergie prélevée sur le réseau principal. Cependant, l'expansion nécessite des ressources importantes en calcul et en collecte de données pour la gestion centralisée, ce qui soulève également des préoccupations en matière de confidentialité des données privées. De plus, l'obligation pour les membres d'ajuster leur consommation en fonction des plannings de l'administrateur peut être difficilement acceptable à long terme. Par conséquent, nous proposons un modèle distribué dans lequel chaque agent, équipé d'une unité de calcul locale, planifie en toute confidentialité ses activités en fonction des incitations fournies par l'administrateur. Les résultats des expériences démontrent que ce modèle produit des solutions de qualité, avec un écart moyen de seulement 1% par rapport aux solutions optimales du modèle centralisé, et permet d'améliorer le taux d'autoconsommation passant de 87.4% à 97% pour SLQ en 2023.Pour finir, nous proposons en perspective un modèle de CER intégrant la mobilité électrique. Il s'agit d'un modèle où les surplus de génération de la CER sont stockés dans une flotte de véhicules électriques également destinée à la mobilité. Nous présentons un modèle de décisions hiérarchisées, puis nous discutons de l'impact de l'incertitude sur les composantes du système.

Faced with the challenges of climate change, institutions, and economic agents are pushing to promote solutions for the energy transition. Now equipped with energy generation and storage tools, consumers are becoming more involved, supported by legislative advances. However, these efforts pose challenges for the modern power system. This thesis, developed in collaboration with energy community management start-ups href{https://objectif-languedoc-roussillon.latribune.fr/economie/environnement/2022-11-02/autoconsommation-energetique-la-startup-beoga-liquidee-939154.html}{Beoga} and href{https://www.sween.fr/accueil.html}{Sween}, aims to address some of these challenges.This thesis is focused on renewable energy communities (RECs). In terms of construction, we model the community problem through game theory as a cooperative game where members can form coalitions for peer-to-peer exchanges. Assuming that RECs become more advantageous as they expand, we concentrate on the coalition of all members (the grand coalition) to gain a deeper understanding of the dynamics and potential benefits of participating in RECs. We are exploring the properties of cooperative play within the community and conducting experiments using data from the demonstrator Smart Lou Quila href{https://voir-plus.com/2021/05/26/smart-lou-quila-la-premiere-communaute-energetique-de-la-start-up-beoga/}{(SLQ)}, a village being tested in the Gard region of France under various hypotheses.Then, we delve into the short-term management of RECs. We present a centralized management model where the administrator collects preferences and data from each member to optimize the collective self-consumption rate. Members then receive schedules that they must adhere to. To address the combinatorial complexity faced by the administrator, we propose a heuristic based on column generation, offering quality solutions tailored to large communities in a reasonable time. The results of numerical experiments on accurate SLQ data indicate that peer-to-peer exchanges can reduce the amount of energy drawn from the main grid by at least 5%. However, expansion necessitates significant computing and data collection resources for centralized management, which also raises concerns about the confidentiality of private data. To allay these concerns, we propose a distributed model where each agent, equipped with a local computing unit, confidentially plans its activities according to the incentives provided by the administrator. Experimental results demonstrate that this model produces high-quality solutions, with an average deviation of just 1% from the optimal solutions of the centralized model, and enhances the self-consumption rate from 87.4% to 97% for SLQ in 2023.Finally, we propose a CER model for electric mobility. In this model, CER's generation surpluses are stored in a fleet of electric vehicles intended for mobility. We present a hierarchical decision model and then discuss the impact of uncertainty on system components.